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Global Health Observatory (GHO) - Tuberculosis Data|公共卫生数据集|结核病数据集
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该数据集包含了全球范围内关于结核病的统计数据，包括发病率、死亡率、治疗覆盖率等关键指标。数据涵盖了多个国家和地区，提供了详细的年度和地区级别的统计信息。
提供机构：
www.who.int
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
全球健康观察站（Global Health Observatory, GHO）结核病数据集的构建基于世界卫生组织（WHO）的全球监测系统。该数据集整合了来自各国卫生部门、国际组织和研究机构的结核病相关数据，涵盖了病例报告、治疗结果、药物耐药性等多个维度。数据收集过程严格遵循国际标准，确保数据的准确性和一致性。通过定期的数据更新和质量控制，该数据集能够反映全球结核病疫情的动态变化。
特点
GHO结核病数据集的特点在于其全球覆盖性和多维度信息。该数据集不仅包括各国的结核病发病率和死亡率，还提供了关于结核病治疗成功率、耐药性监测等详细信息。此外，数据集中的时间序列数据能够帮助研究者分析结核病的长期趋势和季节性变化。数据的高质量和标准化处理使得该数据集成为全球公共卫生研究和政策制定的重要参考。
使用方法
GHO结核病数据集的使用方法多样，适用于公共卫生研究、政策制定和学术分析。研究者可以通过数据集分析不同国家和地区的结核病流行趋势，评估公共卫生干预措施的效果。政策制定者可以利用该数据集制定针对性的结核病防控策略。此外，数据集还支持多变量分析和模型构建，帮助预测未来的结核病疫情，为资源分配和应急响应提供科学依据。
背景与挑战
背景概述
全球健康观察站（Global Health Observatory, GHO）结核病数据集是由世界卫生组织（WHO）维护的一个关键资源，旨在提供全球范围内结核病相关数据的全面视图。该数据集的创建始于2005年，由WHO的全球结核病项目主导，汇集了来自各国的结核病监测数据，包括病例报告、治疗成功率、死亡率等关键指标。其核心研究问题在于通过量化和分析结核病的流行趋势，为全球公共卫生策略的制定和实施提供科学依据。该数据集对全球结核病防控领域具有深远影响，为政策制定者、研究人员和公共卫生专家提供了宝贵的数据支持，推动了全球结核病防治工作的进展。
当前挑战
尽管GHO结核病数据集在提供全球结核病数据方面具有重要价值，但其构建和使用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和质量不一，导致数据整合和标准化处理难度较大。其次，由于各国监测系统和报告机制的差异，数据的及时性和准确性难以保证，影响了全球趋势分析的可靠性。此外，数据隐私和安全问题也是一大挑战，尤其是在涉及个人健康信息时，如何确保数据的安全性和合规性成为关键。最后，数据的可访问性和使用便捷性仍有待提高，以促进更广泛的研究和政策应用。
发展历史
创建时间与更新
Global Health Observatory (GHO) - Tuberculosis Data数据集由世界卫生组织（WHO）创建，首次发布于2005年，旨在提供全球结核病相关数据。该数据集定期更新，最近一次更新在2023年，确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑包括2010年引入的全球结核病监测系统，显著提升了数据收集和分析的效率。2015年，数据集整合了多国结核病治疗和预防项目的数据，为全球结核病控制策略提供了坚实基础。2020年，面对COVID-19大流行，数据集迅速调整，增加了与疫情相关的结核病数据，展现了其应对公共卫生危机的灵活性和重要性。
当前发展情况
当前，Global Health Observatory (GHO) - Tuberculosis Data数据集已成为全球公共卫生领域的重要资源，为政策制定者、研究人员和医疗工作者提供了关键的结核病数据支持。数据集不仅涵盖了传统的结核病发病率和死亡率数据，还扩展到包括耐药性结核病、儿童结核病和结核病与HIV共感染等复杂领域。此外，数据集的开放获取政策促进了全球范围内的数据共享和合作，推动了结核病研究和控制工作的进展。
发展历程
- 世界卫生组织（WHO）首次发布全球结核病数据，标志着Global Health Observatory (GHO) - Tuberculosis Data的初步形成。
- GHO平台正式上线，整合了包括结核病在内的多种全球健康数据，提升了数据的可访问性和透明度。
- WHO发布了《全球结核病报告》，该报告基于GHO的结核病数据，首次全面评估了全球结核病的流行趋势和控制进展。
- GHO的结核病数据被广泛应用于制定《终结结核病战略》，该战略旨在到2035年大幅减少结核病的发病率和死亡率。
- GHO平台进行了重大更新，增强了数据分析和可视化功能，使得结核病数据的解读和应用更加便捷。
- WHO发布了《2021年全球结核病报告》，该报告基于最新的GHO结核病数据，评估了全球在抗击结核病方面的最新进展和挑战。
常用场景
经典使用场景
在全球公共卫生领域，Global Health Observatory (GHO) - Tuberculosis Data 数据集被广泛用于结核病流行病学研究。该数据集汇集了全球多个国家和地区的结核病发病率、死亡率及治疗成功率等关键指标，为研究人员提供了详尽的统计数据。通过分析这些数据，研究者能够识别结核病的高风险区域，评估不同干预措施的效果，并制定针对性的公共卫生策略。
解决学术问题
该数据集解决了全球结核病防控中的多个学术研究问题。首先，它为流行病学家提供了全球范围内的结核病发病趋势，有助于揭示疾病传播的动态变化。其次，通过对比不同国家和地区的数据，研究者可以探讨社会经济因素、医疗资源分配与结核病发病率之间的关系，从而为制定更有效的防控策略提供科学依据。此外，该数据集还支持对新型结核病治疗方案的评估，推动了抗结核药物的研发与优化。
衍生相关工作
基于Global Health Observatory (GHO) - Tuberculosis Data 数据集，衍生了一系列经典工作。例如，有研究利用该数据集进行了全球结核病负担的预测模型构建，为未来疫情趋势提供了科学预测。此外，还有学者通过分析数据集中的治疗成功率，提出了改进结核病治疗方案的建议，推动了全球结核病治疗的标准化进程。这些衍生工作不仅丰富了结核病研究的理论基础，也为实际防控工作提供了有力支持。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台，专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发，包含两个机器人：D'Claw，一个三指手机器人，用于促进精细操作任务的学习；D'Kitty，一个四足机器人，用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固，能够承受从零开始的硬件强化学习，目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务，这些任务具有密集和稀疏的任务目标，并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问，旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题，特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
arXiv 收录
Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据，包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统，优化地铁运营和乘客体验。
www.kaggle.com 收录
中国逐日降水数据集（1961-2022，0.1°/0.25°/0.5°）
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测，在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上，尝试应用月值降水约束和地形特征校正，并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为，CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性，其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78，均方根误差中位数为8.8 mm/d，KGE值中位数为0.69，与目前常用的降水数据集（CGDPA、CN05.1、CMA V2.0）有很好的一致性。 数据集的时间范围为1961年至今，空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°，经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2023）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2023年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2023）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录
THUCNews
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